机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用

机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。     

基于支持向量机的膨胀土胀缩等级预测

膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机（SVR）模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量（< 0.075、0.075～0.25、0.25～0.5）、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:（1）当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;（2）整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数（准确率82.9%）和Sigmoid和函数（准确率75.1%）。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数（准确率74.3%）和Sigmoid和函数（准确率72.9%）;（3）采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。     

中国东部夏季降水与气温的联合EOF分析

采用JEOF等方法分析中国东部夏季降水和气温的协同变化时空分布特征,结果表明:当时间系数为正时,第1典型场降水型态从北向南(下同)呈"++-"分布,气温表现为冷异常,500 hPa回归场在中纬度地区呈显著低压异常,SST回归场表现为太平洋海域呈西北-东南的分布;第2典型场降水呈"+-"分布,气温则呈"-+"分布;第3典型场降水分布呈中间型,气温场呈"-+"分布。     

GRAPES全球奇异向量方法改进及试验分析

基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。      

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

基于偏最小二乘回归的区域换式风速预报订正技术研究

利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。     

我国华南江南春季雷暴气候特征分析

基于我国华南江南地区274个基本地面气象观测站数据、全国闪电定位数据以及欧洲中心的全球大气再分析数据(ERA-Interim),对1981—2017年华南江南地区的春季雷暴日采用经验正交函数分解方法(EOF),并与气象要素场做回归分析。得出以下主要结论:(1)我国华南江南地区春季雷暴活动高发区主要在广西东部至广东西部;其高峰期在下午18:00和凌晨4:00左右,且大多数雷暴活动持续时间不超过3 h;山区雷暴活动主要在傍晚至夜间;平原雷暴活动主要在白天,高峰在17:00及06:00前后;(2)华南江南地区的雷暴活动存在着3~5年的短周期和16年左右的长周期变化;(3)雷暴日距平EOF分析的前3个主成分累计方差贡献达到72.3%。按其向量场的方差贡献分型,Ⅰ型表现为华南江南雷暴活跃特征呈现较统一的变化规律。深厚西南低涡槽前、上干下湿的水汽层结、上冷下暖的温度层结为华南江南地区发生大范围雷暴天气提供良好的动力、水汽和位势不稳定条件,是华南江南雷暴活跃异常的主要模态;Ⅱ型表现为从华南南部到江西与浙江南部有一条西南-东北向、下宽上窄的雷暴活跃正距平异常区,而两侧为负距平异常区。其环流特征表现为温度整层偏冷,水汽整层偏湿,而西南槽前动力抬升有利于水汽抬升凝结触发对流形成雷暴;Ⅲ型表现为华南和江南地区雷暴活跃特征呈南北反位相异常,其分界线在26 °N附近。其环流特征表现为较强的干冷空气南下与南方暖湿空气在南岭山区对峙形成异常的垂直环流圈。在其上升支,低层干冷空气被卷入中高层使得中高层暖湿空气凝结释放潜热形成对流,造成华南地区多雷暴发生,而江南地区处于垂直环流的下沉支,整层湿度偏干,造成江南地区雷暴相对偏少。      

线性向量半参数模型与标量半参数模型最小二乘估计的比较

研究了最小二乘准则下线性向量半参数模型的核估计、近邻估计及样条估计3种估计方法,分析了向量半参数模型与标量半参数模型在这几种估计方法中的差异。